[231214] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/ 뉴스”

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다. 1.다운타임 없는 Postgres 업그레이드 Knock은 중요한 서비스를 운영하는데 있어 AWS RDS Aurora에서 실행되는 Postgres 데이터베이스를 사용합니다. Postgres 11.9가 2024년 2월에 지원 종료됨에 따라, Knock은 60초 이상의 다운타임 없이 가능한 빨리 최신 버전인 Postgres 15.3으로 업그레이드할 계획을 수립했습니다. 이를 통해 고객에게 영향을 최소화하고 향후 데이터베이스 업그레이드를 위한 표준 프로세스를 개발하는 것이 목표입니다. https://knock.app/blog/zero-downtime-postgres-upgrades 2.Android의 셀룰러 베이스밴드 강화 안드로이드의 심층 방어 전략은 애플리케이션 프로세서(AP)에서 실행되는 안드로이드 OS뿐만 아니라 디바이스에서 실행되는 펌웨어에도 적용됩니다. 특히 셀룰러 베이스밴드는 상승된 권한으로 실행되고 원격으로 디바이스에 전달되는 신뢰할 수 없는 입력을 분석하는 고유한 조합을 가지고 있기 때문에 우선적으로 강화해야 합니다. https://security.googleblog.com/2023/12/hardening-cellular-basebands-in-android.html 3.LLM360: 오픈소스 대규모 언어 모델의 완전한 투명성 추구 최근 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)이 증가하고 있지만, 대부분은 최종 모델 가중치나 추론 코드와 같은 부분적인 자료만 공개하며, 기술 보고서는 설계 선택과 통계에 대한 정보를 제한적으로 제공합니다. 이러한 방식은 LLM 학습의 투명성을 감소시키고, 연구 및 개발의 진행을 방해합니다. 이에 대응하여, LLM360이라는 완전한 오픈소스화 이니셔티브가 발표되었습니다. LLM360의 목표는 모든 학습 코드, 데이터, 모델 체크포인트, 중간 결과를 공개함으로써 LLM 학습 과정을 투명하고 재현 가능하게 만들어, 개방적이고 협력적인 AI 연구를 지원하는 것입니다. LLM360은 이미 7B 파라미터의 두 LLM, Amber와 CrystalCoder를 포함한 학습 자료를 공개했으며, 더 크고 강력한 모델들이 개발 중이며 곧 출시될 예정입니다. https://huggingface.co/papers/2312.06550 4.Vary: 대형 시각 언어 모델(LVLM)의 확장된 비전 어휘로 세분화된 인식 및 이해 강화 최신 대형 시각 언어 모델(LVLM)은 일반적인 시각 작업을 처리하기 위해 CLIP과 같은 시각 어휘를 사용합니다. 그러나 밀도가 높고 세분화된 비전 인식이 필요한 특수 비전 작업, 특히 비영어권 시나리오에서는 CLIP 스타일의 어휘가 효율성이 떨어지고 어휘 부족 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LVLM의 비전 어휘를 확장하는 Vary 방법이 제안되었습니다. Vary는 초소형 디코더 전용 트랜스포머를 사용하여 원하는 어휘를 자동 회귀 방식으로 생성하고, 새로운 어휘와 기존 어휘(CLIP)를 병합하여 LVLM의 기능을 확장합니다. BLIP-2, MiniGPT4, LLaVA와의 비교에서 Vary는 세분화된 인식과 이해 능력에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 OCR 또는 마크다운 변환과 같은 새로운 문서 구문 분석 기능에서 높은 성능을 달성했습니다. Vary의 코드는 공개될 예정입니다. https://huggingface.co/papers/2312.06109 --- 🥇K-디지털 트레이닝 훈련 기관 유일! 대통령 표창 수상한 모두의연구소의 SW/AI 교육 * 1,000명이 선택한 AI학교 아이펠 ‘데이터 사이언티스트 과정’ 이번주 마감!! 무료 입학하기 : https://bit.ly/3QPTnjd * 7만 여명의 수강생 평점 4.8 제주코딩베이스캠프와 함께! ‘인공지능(AI) 모델 활용 백엔드 개발 과정’ 무료 지원하기: https://bit.ly/3SZC9Ts